本发明专利技术公开了一种车辆行驶路线异常的识别方法、存储介质及装置，涉及道路交通技术领域。该方法包括：将车辆在待分析时间段内的轨迹点按照时间戳的顺序排序并进行空间索引，确定空间索引编码；按照顺序遍历所有轨迹点，依次判断每个轨迹点的空间索引编码是否已经被记录在历史列表中；如已经被记录在历史列表中，则判断车辆是否发生回退；当车辆发生回退时，判断车辆的回退是否异常。本发明专利技术实现了对车辆行驶路线异常的识别，本方法单纯依靠车辆轨迹本身的几何特点去识别违反直觉和常规的轨迹，不依赖路网信息和导航线路信息，具有识别过程简单高效的优点。别过程简单高效的优点。别过程简单高效的优点。
【技术实现步骤摘要】
车辆行驶路线异常的识别方法、存储介质及装置
[0001]本专利技术涉及道路交通
，尤其涉及车辆行驶路线异常的识别方法、存储介质及装置。
技术介绍
[0002]对于货运车辆而言，走错路是常见的问题，特别是长途货运车辆，行驶线路往往不固定，司机所接的订单不一定是自己熟悉的线路，可能会出现绕远、掉头重走等情况。最常见的例子是错过高速路出口而在下个出口掉头返回，这就导致网络货运平台这样的承运方成本增加，运费核算不够精确。
[0003]而目前，行驶路线异常的识别通常是通过路网信息和导航线路信息进行识别，识别过程繁琐，效率低下。
技术实现思路
[0004]本专利技术所要解决的是行驶路线异常的识别过程繁琐且效率低下的问题，为了解决上述技术问题，本专利技术提供了车辆行驶路线异常的识别方法、存储介质及装置。
[0005]第一个方面，提供了一种车辆行驶路线异常的识别方法，包括：获取预设时间段内的车辆轨迹数据，记录每个轨迹点的时间戳和该点距离起点的轨迹长度；将所有所述轨迹点按照时间戳的顺序排序；对排序后的所有所述轨迹点进行空间索引，确定每个所述轨迹点的空间索引编码；建立用于存储已遍历过的轨迹点的时间戳、轨迹长度和空间索引编码的历史列表，按照顺序遍历所有所述轨迹点，依次判断每个所述轨迹点的空间索引编码是否已经被记录在所述历史列表中；当第i个轨迹点的空间索引编码未被记录在所述历史列表中时，在所述历史列表中记录所述第i个轨迹点的时间戳、轨迹长度和空间索引编码；当第i个轨迹点的空间索引编码已经被记录在所述历史列表中时，根据所述第i个轨迹点的时间戳和/或轨迹长度，以及所述历史列表中记录的对应的时间戳和/或轨迹长度，以及预设的参考值计算第一指标，根据所述第一指标判断车辆是否发生回退；当车辆发生回退时，根据所述第i个轨迹点的轨迹长度、所述历史列表中记录的对应的轨迹长度以及所述车辆轨迹数据的轨迹总长度计算第二指标，根据所述第二指标判断车辆的回退是否异常；其中，所述第i个轨迹点为所述车辆轨迹数据中的任意一个轨迹点。
[0006]在第一个方面的一种可能实现中，获取预设时间段内的车辆轨迹数据，记录每个轨迹点的时间戳和该点距离起点的轨迹长度，具体包括：获取预设时间段内的车辆轨迹数据，所述车辆轨迹数据包括：每个轨迹点的时间
戳和经纬度坐标；通过每个轨迹点的经纬度坐标、起点的经纬度坐标和地球半径计算得到每个轨迹点与起点之间的球面距离，将所述球面距离作为每个轨迹点到起点的轨迹长度。
[0007]在第一个方面的一种可能实现中，对排序后的所有所述轨迹点进行空间索引，确定每个所述轨迹点的空间索引编码，具体包括：根据需判断的车辆行驶路线的异常类型确定空间索引的等级，根据确定的空间索引的等级对排序后的所有所述轨迹点进行空间索引，确定每个所述轨迹点的空间索引编码。
[0008]在第一个方面的一种可能实现中，根据车辆行驶路线的异常类型确定空间索引的等级，具体包括：当需判断的车辆行驶路线的异常是否为绕远时，确定空间索引的等级为第一等级；当需判断的车辆行驶路线的异常是否为原路掉头返回时，确定空间索引的等级为第二等级；其中，所述第一等级的精度小于所述第二等级。
[0009]在第一个方面的一种可能实现中，根据以下公式计算所述第一指标：K1 = (Lc
‑
Lo)/width其中，K1为第一指标，Lc为第i个轨迹点的轨迹长度、Lo为历史列表中记录的轨迹长度，width为预设参考宽度。
[0010]在第一个方面的一种可能实现中，根据所述第一指标判断车辆是否发生回退，具体包括：当K1≥P1时，车辆发生回退；当K1＜P1时，车辆未发生回退；其中，P1为第一预设阈值。
[0011]在第一个方面的一种可能实现中，根据以下公式计算所述第二指标：K2 = (Lc
‑
Lo)/S其中，K2为第二指标，Lc为第i个轨迹点的轨迹长度、Lo为历史列表中记录的轨迹长度，S为车辆轨迹数据的轨迹总长度。
[0012]在第一个方面的一种可能实现中，根据所述第二指标判断车辆的回退是否异常，具体包括：当K2＜P2时，车辆的回退异常；当K2≥P2时，车辆的回退正常；其中，P2为第二预设阈值。
[0013]第二个方面，提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如上述任意方案所述的车辆行驶路线异常的识别方法。
[0014]第三个方面，提供了一种车辆行驶路线异常的识别装置，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序，实现如上述任意方案所述的车辆行驶路线异常的识别方法。
[0015]通过空间索引对车辆的轨迹进行划分，通过每个轨迹点的空间索引编码判断车辆是否被记录过，根据记录的信息和当前轨迹点的信息判断车辆是否发生了回退，并判断车辆的回退是否异常，实现了对车辆行驶路线异常的识别，本方法单纯依靠车辆轨迹本身的几何特点去识别违反直觉和常规的轨迹，不依赖路网信息和导航线路信息，具有识别过程简单高效的优点。
[0016]本专利技术附加的方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术实践了解到。
附图说明
[0017]图1为本专利技术识别方法的实施例提供的流程示意图；图2为车辆错误转弯之后掉头返回示意图；图3为车辆错过高速出口之后绕远示意图；图4为本专利技术识别方法的实施例提供的曲率比较示意图；图5为本专利技术识别方法的实施例提供的不同方式和不同等级的空间索引对比示意图；图6为本专利技术识别方法的实施例提供的车辆的轨迹点重复落入同一网格的正常情况和异常情况对比示意图；图7为本专利技术识别方法的实施例提供的绕远识别结果和掉头识别结果对比示意图。
具体实施方式
[0018]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实施例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。
[0019]如图1所示，为本专利技术识别方法的实施例提供的流程示意图，该车辆行驶路线异常的识别方法包括：S1，获取预设时间段内的车辆轨迹数据，记录每个轨迹点的时间戳和该点距离起点的轨迹长度；需要说明的是，预设时间段可以根据实际需求设置，例如，可以选择一个完整的运输订单，将订单的开始时间到结束时间作为预设时间段，从而对整个订单的路线进行监控与识别，也可以选择订单中的一部分设置预设时间段，从而对订单中的部分路线进行监控与识别。
[0020]车辆轨迹数据指的是由多个轨迹点的行驶信息组成的数据集合，行驶信息可以包括当前轨迹点的时间戳、经度、纬度和车辆在当前轨迹点的速度等信息。
[0021]需要说明的是，轨迹长度指的是当前轨迹点到起点之间的距离，可以由当前轨迹点的经度和纬度结合地球的球面距离进行近似计算得到；还可以通过与车载信息管理系统联网，获取车辆的里程信息，根据车辆的里程信息确定轨迹长度。
[0022]S2，将所有轨迹点按照时间戳的顺序排序；S3，对排序后的所有轨迹点进行空间索引，确定每个轨迹点的空间索引编码；需要说明的是，本领域技术人员可本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆行驶路线异常的识别方法，其特征在于，包括：获取预设时间段内的车辆轨迹数据，记录每个轨迹点的时间戳和该点距离起点的轨迹长度；将所有所述轨迹点按照时间戳的顺序排序；对排序后的所有所述轨迹点进行空间索引，确定每个所述轨迹点的空间索引编码；建立用于存储已遍历过的轨迹点的时间戳、轨迹长度和空间索引编码的历史列表，按照顺序遍历所有所述轨迹点，依次判断每个所述轨迹点的空间索引编码是否已经被记录在所述历史列表中；当第i个轨迹点的空间索引编码未被记录在所述历史列表中时，在所述历史列表中记录所述第i个轨迹点的时间戳、轨迹长度和空间索引编码；当第i个轨迹点的空间索引编码已经被记录在所述历史列表中时，根据所述第i个轨迹点的时间戳和/或轨迹长度，以及所述历史列表中记录的对应的时间戳和/或轨迹长度，以及预设的参考值计算第一指标，根据所述第一指标判断车辆是否发生回退；当车辆发生回退时，根据所述第i个轨迹点的轨迹长度、所述历史列表中记录的对应的轨迹长度以及所述车辆轨迹数据的轨迹总长度计算第二指标，根据所述第二指标判断车辆的回退是否异常；其中，所述第i个轨迹点为所述车辆轨迹数据中的任意一个轨迹点。2.根据权利要求1所述的车辆行驶路线异常的识别方法，其特征在于， 获取预设时间段内的车辆轨迹数据，记录每个轨迹点的时间戳和该点距离起点的轨迹长度，具体包括：获取预设时间段内的车辆轨迹数据，所述车辆轨迹数据包括：每个轨迹点的时间戳和经纬度坐标；通过每个轨迹点的经纬度坐标、起点的经纬度坐标和地球半径计算得到每个轨迹点与起点之间的球面距离，将所述球面距离作为每个轨迹点到起点的轨迹长度。3.根据权利要求1所述的车辆行驶路线异常的识别方法，其特征在于， 对排序后的所有所述轨迹点进行空间索引，确定每个所述轨迹点的空间索引编码，具体包括：根据需判断的车辆行驶路线的异常类型确定空间索引的等级，根据确定的空间索引的等级对排序后的所有所述轨迹点进行空间索引，确定每个...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘嵘，
申请(专利权)人：北京快成科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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